# config.py
import os
from dotenv import load_dotenv
from pathlib import Path

# 加载 .env 文件中的环境变量
load_dotenv()

# 配置参数
APP_NAME = "我的Python程序"
VERSION = "1.0.0"

# 数据库配置
DB_CONFIG = {
    "host": "localhost",
    "port": 5432,
    "database": "myapp"
}

# API配置 - 从环境变量读取
API_CONFIG = {
    "api_key": os.getenv("DEEPSEEK_API_KEY", ""),  # 默认为空字符串
    "base_url": os.getenv("DEEPSEEK_BASE_URL", "https://api.deepseek.com/v1")
}


#模型选择
#DEEPSEEK_MODEL = os.getenv("DEEPSEEK_MODEL", "deepseek-reasoner")
DEEPSEEK_MODEL = os.getenv("DEEPSEEK_MODEL", "deepsekk-chat")
# 服务器配置
SERVER_CONFIG = {
    "host": "0.0.0.0",
    "port": 8080,
    "debug": False
}

# 从环境变量读取密钥，如果没有则使用一个默认值（仅用于开发）
#SECRET_KEY = os.getenv("FLASK_SECRET_KEY", "dev-secret-key-only-for-local-development")
SECRET_KEY = os.getenv("SECRET_KEY", "dev-secret-key-only-for-local-development")

# 向量库存放目录（与 build_kb.py 保持一致）
CHROMA_PERSIST_DIR = "knowledge_db"

# 本地模型路径（指向 all-MiniLM-L6-v2 的根目录）
EMBEDDING_MODEL_PATH = Path(__file__).parent / "all-MiniLM-L6-v2"

